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snuqs：使用存储
由于最先进的量子计算机仍然嘈杂且容易出错，因此对量子电路的经典模拟对于验证/校准量子计算机以及原型计算机和原型化/调试复杂的量子算法至关重要。大型量子系统的经典模拟由于其空间和计算要求的指数增加，因此具有挑战性。在本文中，我们提出了一个全州模拟框架，SNUQ。它利用了HDD和NVME SSD等存储功能，以较小的成本扩大可用的主存储容量。为了获得最大的I/O带宽，我们提出了一种基于覆盖的内存管理技术和优化技术。我们还提出了一个I/O子系统体系结构，以确保每个存储设备的最大带宽。使用量子至上和量子傅里叶变换电路，我们在64核CPU和4-GPU系统上评估了SNUQ。实验结果表明，SNUQ和提议的I/O子系统在一起是一种有效且实用的解决方案，可将大型量子电路的全状态模拟以比DDR4 DRAM MAIL-MEM-MEMORY-MEMORY-HOMELLY系统低约300倍。
目录
IST标准参考材料®（SRMS）由行业，政府和学术界使用，以确保最高质量的测量。该目录列出了NIST生产和出售的1200多个单独的参考材料，每个参考材料都具有精心分配的化学成分和物理性能的值。srms在校准仪器中找到了用途，并确保了质量保证计划的长期完整性。它们也是验证重要测量结果和开发新测量方法的关键机制。SRM为用户提供工具，以帮助建立国际单位系统（SI）的测量结果的可追溯性。每个SRM仔细包装，其中包含包含带有陈述的不确定性的分配值的文档，如果适用，则具有材料安全数据表。有关更多信息和价格，请通过以下信息与我们联系：（301）975-2200电子邮件：srminfo@nist.gov www.nist.gov/srm，请注意：提供表：展示这些桌子以促进材料家庭中的比较，以帮助客户选择最佳的SRM SRM。对于特定的价值和不确定性，证书是唯一的官方来源。本目录中给出的数据正在不断修改。有关最新信息，请通过https://www.nist.gov/srm和https://shop.nist.gov/咨询我们的网站。
模拟微生物群中的主宿内动力学
微生物群是人类和动物有机体细菌的主要储层。它是众多共生物种的家园，其中一些物种可能是感染的来源，例如金黄色葡萄球菌[1]。虽然越来越了解微生物群的组成和特性，但由于种类繁多的物种及其相互作用，它们的动态仍然难以建模。广义Lotka Volterra（LV）模型特别有趣，因为它允许模拟大量相互作用的微生物种群。但是，校准该模型需要丰富的数据，而量化微生物群组成的经典元基因组分析仅提供“频率”数据，即目前每个人群的比例。目前，为了解决这个问题，使用了总微生物群丰度的不精确代理[2]，或者对系统进行了强有力的假设，例如，假设总丰度是固定的[3]。在不使用此类假设的情况下将此模型应用于微生物群数据是一个关键挑战： - 我们在频率数据上以分析表征LV模型的可识别性条件。- 我们在分析上证明了这种可识别性在一般情况下是可能的，而无需强大的假设。- 我们通过对微生物动力学的仿真分析来验证这一结果。
负责任的创新和数字平台：在线食品交付的情况
摘要 - 近年来，软机器人模拟器已经发展为提供各种功能，包括不同材料类型（例如弹性，超弹性）和驱动方法（例如，气动，电缆驱动，伺服运动）的模拟。这些模拟器还为各种任务（例如校准，设计和控制）提供工具。但是，在这些模拟器中有效，准确地计算衍生物仍然是一个挑战，尤其是在存在物理接触相互作用的情况下。结合这些衍生物可以显着提高控制方法的收敛速度，例如增强学习和轨迹优化，启用基于梯度的设计技术，或促进端到端的机器学习方法以减少模型。本文通过引入一种统一的方法来解决这些挑战，以计算有限元方法框架中的机械方程的衍生物，包括模拟为非线性互补性问题的触点交互。所提出的方法处理碰撞和摩擦阶段，解释其非平滑动力学，并利用基于网格的模型引入的稀疏性。通过几个控制和校准软系统的示例来证明其有效性。关键字：软动物模拟，可区分的物理，可区分优化，非平滑动力学。
对新兴市场和发展中经济体的影响
摘要：俄罗斯入侵乌克兰后，近期能源和食品价格飙升，加剧了通胀压力，而通胀压力在过去二十年中异常高企。高通胀和不断上升的通胀促使许多新兴市场和发展中经济体 (EMDE) 央行以及一些发达经济体央行提高利率。随着近期冲击的消退，预计通胀将在中期内回落至目标水平，但 1970 年代的经验提醒人们，这种前景存在重大风险。随着通胀率持续高企，风险越来越大，即要将通胀率拉回目标水平，发达经济体需要采取比目前预期更有力的货币政策应对措施。如果这种风险成为现实，将意味着 EMDE 的借贷成本进一步增加，而这些国家在疫情完全恢复之前已经在努力应对国内通胀上升的问题。EMDE 需要注重在考虑宏观经济稳定的情况下调整政策，清楚地传达计划，并维护和建立信誉。关键词：全球通胀；大宗商品价格；乌克兰战争；全球经济衰退；大通胀；货币政策紧缩 JEL 分类：E31、E32、E37、Q43
通过机器学习预测与结构有关的Hubbard U参数
抽象的DFT + U是密度功能理论（DFT）中广泛使用的处理，用于处理包含开放式元素的相关材料，因此可以在没有太多计算开销的情况下校正局部和半局部近似值的定量甚至定性故障。但是，为给定系统和结构找到适当的U参数是非平地和计算密集型的，因为U值通常具有很强的化学和结构依赖性。在这项工作中，我们通过构建机器学习（ML）模型来解决此问题，该模型几乎没有计算成本来预测材料和结构特定的U值。以MN – O系统为例，ML模型通过校准DFT + U电子结构的培训，该结构具有3000多个结构的混合功能结果。该模型允许我们确定任何给定的MN – O结构的准确U值（MAE = 0.128 eV，R 2 = 0.97）。进一步的分析表明，M – O键长是确定U值的关键局部结构特性。ML U模型的这种方法普遍适用，以显着扩展和巩固DFT + U方法的使用。
SRM NIST 标准参考材料 2018 年目录
IST 标准参考材料® (SRM) 被工业界、政府和学术界用来确保最高质量的测量。该目录列出了 NIST 生产和销售的 1200 多种单独的参考材料，每种材料的化学成分和物理性质都有精心指定的值。SRM 可用于校准仪器和确保质量保证计划的长期完整性。它们也是验证重要测量结果和开发新测量方法的关键机制。SRM 为用户提供了工具，以帮助建立测量结果与国际单位制 (SI) 的可追溯性。每个 SRM 都经过精心包装，并附带文档，其中包含指定值和规定的不确定性以及材料安全数据表（如果适用）。还包括有关使用、稳定性和 NIST 分析方法的详细信息。如需更多信息和价格，请联系我们：电话：(301) 975-2200 传真：(301) 948-3730 电子邮件：srminfo@nist.gov www.nist.gov/srm 请注意：表格是为了便于比较一系列材料，帮助客户根据自己的需求选择最佳 SRM。对于特定值和不确定性，证书是唯一的官方来源。本目录中提供的数据不断修订。如需了解最新信息，请访问我们的网站 https://www.nist.gov/srm。
![arxiv：2406.09417v2 [cs.cv] 2024年12月10日](/simg/a\a01340e85cd22d503b8ee6daae3d9c66045b6b0f.webp)
arxiv：2406.09417v2 [cs.cv] 2024年12月10日
得分蒸馏采样（SDS）已被证明是一个重要的工具，可以使大规模扩散先验用于在数据贫困域中运行的任务。不幸的是，SDS具有许多特征性伪像，这些伪影限制了其在通用应用中的有用。在本文中，我们通过将其视为解决从源分布到目标分布的最佳成本传输路径来理解SD及其变体的行为的进展。在这种新的解释下，这些方法试图将损坏的图像（源）传输到自然图像分布（目标）。我们认为，当前方法的特征伪影是由（1）最佳路径的线性近似以及（2）源分布估计差的差。我们表明，校准源分布的文本条件可以产生高质量的生成和翻译结果，而几乎没有额外的开销。我们的方法可以轻松地在许多域上应用，匹配或击败专业方法的性能。我们在文本到2D，基于文本的NERF优化，将绘画转换为真实图像，光学错觉生成和3D素描到现实中演示了其实用性。我们将我们的方法与现有的分数蒸馏采样方法进行了比较，并表明它可以用逼真的颜色产生高频细节。
我们是否适应气候变化？
我们研究了过去半个世纪的经济，健康和生计对气候极端的敏感性是否与适应性相一致。了解这种适应是否已经发生是预期未来气候损害，校准缓解排放措施所需的野心水平的核心，以及理解可能需要避免额外损害的适应性投资。使用跨不同地理和成果的全面小组数据，包括有关死亡率，农业生产力，犯罪，冲突，经济产出以及洪水和热带气旋的损害的数据，我们发现迄今为止适应的系统性有限。在我们研究的21个结果中，有6个显示了对气候变化的统计学意义下降，五个显示敏感性越来越高，其余的则没有统计学上的显着变化。我们的结果并不意味着特定的记录适应工作无效或某些位置尚未适应，而是表明现有行动的净效应在很大程度上并没有成功地有意义地降低了总体上的气候影响。为了避免因变暖而持续不断的损害，我们的结果表明需要确定有希望的适应策略并了解如何扩展它们。
针对大视场光学干涉仪特性优化的二进制伪随机阵列测试标准
最近，已经演示了一种用于校准各种计量仪器的调制传递函数 (MTF) 的技术。该技术基于结构为一维二进制伪随机 (BPR) 序列和二维 BPR 阵列 (BPRA) 的测试样本。BPR 光栅（序列）和阵列的固有功率谱密度具有确定性的白噪声特性，允许在仪器的整个空间频率范围和视场内以均匀的灵敏度直接确定 MTF。因此，BPR 样品满足测试标准的特征：功能性、易于规范和制造、可重复性以及对制造误差的低敏感性。在这里，我们讨论了我们最近针对优化样品设计、制造、应用和数据处理程序的进展，适用于对大孔径光学干涉仪进行彻底表征。与之前基于编码孔径的设计相比，新测试标准改进的“高度随机化”BPRA 模式提供了更好的仪器 MTF 和像差表征精度和可靠性，并实现了大孔径光学干涉仪的操作优化。我们描述了模式生成算法和测试，以验证是否符合所需的 BPRA 地形。还讨论了该技术不同应用的数据采集和分析程序。